, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌ها در شرایط عدم قطعیت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌ها در شرایط عدم قطعیت

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل و طراحی الگوریتم‌ها

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پیچیدگی محاسباتی و محدودیت‌های الگوریتم‌های کلاسیک
  • 2. مفاهیم پایه تحلیل الگوریتم‌ها: زمان اجرا و پیچیدگی فضا
  • 3. تحلیل بدترین حالت، بهترین حالت و حالت متوسط
  • 4. نارسایی تحلیل بدترین حالت در دنیای واقعی
  • 5. مقدمه‌ای بر تحلیل الگوریتم‌ها فراتر از بدترین حالت
  • 6. اهمیت تحلیل الگوریتم‌ها در شرایط عدم قطعیت
  • 7. مدل‌های تصادفی در تحلیل الگوریتم‌ها
  • 8. الگوریتم‌های تصادفی و کاربردهای آن‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تطبیقی (Adaptive Algorithms)
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ورودی (Input-Sensitive Algorithms)
  • 11. تحلیل الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن توزیع ورودی
  • 12. الگوریتم‌های خود-تنظیم‌شونده (Self-Adjusting Algorithms)
  • 13. مفاهیم مقدماتی در مورد داده‌ساختارهای پویا
  • 14. بهینه‌سازی داده‌ساختارهای پویا
  • 15. تحلیل پیچیدگی داده‌ساختارهای خود-تنظیم‌شونده
  • 16. درختان جستجوی دودویی خود-تنظیم‌شونده (Splay Trees)
  • 17. کاربرد درختان Splay در تحلیل الگوریتم‌ها
  • 18. کارایی درختان Splay در سناریوهای واقعی
  • 19. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
  • 20. الگوریتم‌های تقریبی برای مسائل NP-hard
  • 21. معیارهای کیفیت الگوریتم‌های تقریبی
  • 22. حدود کران بالا و پایین برای الگوریتم‌های تقریبی
  • 23. الگوریتم‌های تقریبی تصادفی
  • 24. الگوریتم‌های تقریبی با ضمانت‌های سخت‌گیرانه
  • 25. مقدمه‌ای بر طراحی الگوریتم‌های موازی
  • 26. چالش‌های طراحی الگوریتم‌های موازی
  • 27. مدل‌های محاسباتی برای الگوریتم‌های موازی
  • 28. الگوریتم‌های موازی برای مرتب‌سازی
  • 29. الگوریتم‌های موازی برای جستجو
  • 30. الگوریتم‌های موازی برای گراف‌ها
  • 31. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های توزیع‌شده
  • 32. مدل‌های محاسباتی برای الگوریتم‌های توزیع‌شده
  • 33. مسائل هماهنگی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 34. الگوریتم‌های انتخاب رهبر در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 35. الگوریتم‌های انتشار در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 36. تحلیل کارایی الگوریتم‌های توزیع‌شده
  • 37. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های آنلاین (Online Algorithms)
  • 38. مسائل الگوریتم‌های آنلاین
  • 39. استراتژی‌های الگوریتم‌های آنلاین
  • 40. آنالیز مقایسه‌ای برای الگوریتم‌های آنلاین
  • 41. الگوریتم‌های آنلاین برای مدیریت حافظه نهان (Caching)
  • 42. الگوریتم‌های آنلاین برای زمان‌بندی وظایف
  • 43. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 44. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 45. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده
  • 46. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 47. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 48. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در شرایط عدم قطعیت
  • 49. تکنیک‌های بهینه‌سازی تصادفی
  • 50. جستجوی تصادفی و بهینه‌سازی
  • 51. الگوریتم‌های ژنتیک و تکاملی
  • 52. بهینه‌سازی مبتنی بر ازدحام ذرات (PSO)
  • 53. بهینه‌سازی مبتنی بر کلونی مورچگان (ACO)
  • 54. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های کوانتومی
  • 55. مبانی محاسبات کوانتومی
  • 56. الگوریتم‌های کوانتومی برای جستجو (Grover's Algorithm)
  • 57. الگوریتم‌های کوانتومی برای فاکتورگیری (Shor's Algorithm)
  • 58. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 59. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 60. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 61. الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 62. کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 63. کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌ها
  • 64. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های امنیتی
  • 65. رمزنگاری کلید عمومی
  • 66. رمزنگاری کلید متقارن
  • 67. توابع درهم‌سازی امن
  • 68. امضای دیجیتال
  • 69. مقدمه‌ای بر تحلیل الگوریتم‌های شبکه
  • 70. الگوریتم‌های مسیریابی در شبکه‌های پویا
  • 71. پروتکل‌های مسیریابی و تحلیل آن‌ها
  • 72. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری در شبکه
  • 73. امنیت در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 74. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزارهای خاص
  • 75. معماری‌های پردازشی موازی
  • 76. بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 77. بهینه‌سازی برای شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 78. برنامه‌نویسی موازی و هم‌روند
  • 79. مقدمه‌ای بر تحلیل الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر
  • 80. چالش‌های داده‌های بزرگ
  • 81. الگوریتم‌های پردازش دسته‌ای
  • 82. الگوریتم‌های پردازش جریانی
  • 83. تحلیل کارایی الگوریتم‌ها در مقیاس بزرگ
  • 84. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در شرایط چابک
  • 85. اصول توسعه چابک
  • 86. مدیریت چرخه عمر نرم‌افزار
  • 87. تست خودکار و یکپارچه‌سازی مداوم
  • 88. فرهنگ سازمانی در توسعه چابک
  • 89. ملاحظات اخلاقی در طراحی الگوریتم‌ها
  • 90. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 91. شفافیت و قابلیت تفسیر الگوریتم‌ها
  • 92. سوگیری در الگوریتم‌ها و روش‌های کاهش آن
  • 93. تأثیر الگوریتم‌ها بر جامعه و اقتصاد
  • 94. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های پایدار
  • 95. معیارهای پایداری در الگوریتم‌ها
  • 96. الگوریتم‌های کم‌مصرف انرژی
  • 97. طراحی الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن منابع محدود
  • 98. تأثیر الگوریتم‌ها بر محیط زیست

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌ها در شرایط عدم قطعیت”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا